Question

设置

考虑

model.Quantities = Enumerable.Range(0, 10);

我希望仅使用特定值@Html.DropDownListFor(m => m.Items[i].Quantity, new SelectList(Model.Quantities, Model.Items[i].Quantity)的非df = pd.DataFrame(index=pd.date_range('2016-03-01', '2016-03-08'), columns=list('ABC')) df.iloc[2, 1] = 2. df.iloc[5, 1] = 3. df.iloc[7, 2] = 4. print df A B C 2016-03-01 NaN NaN NaN 2016-03-02 NaN NaN NaN 2016-03-03 NaN 2 NaN 2016-03-04 NaN NaN NaN 2016-03-05 NaN NaN NaN 2016-03-06 NaN 3 NaN 2016-03-07 NaN NaN NaN 2016-03-08 NaN NaN 4值回填NaN。

我可以尝试NaN而且我会得到：

但填写的值不正确。

我希望结果看起来像这样：

df.bfill(limit=1)

Answer 1

您可以使用mask：

df.mask(df.isnull() & df.shift(-1).notnull(), 1, inplace=True)

Answer 2

一个简单的事情是掩盖df {d} shift ed值是否为空：

In [80]:
df[df.shift(-1).notnull()] = 1
df

Out[80]:
              A    B    C
2016-03-01  NaN  NaN  NaN
2016-03-02  NaN    1  NaN
2016-03-03  NaN    2  NaN
2016-03-04  NaN  NaN  NaN
2016-03-05  NaN    1  NaN
2016-03-06  NaN    3  NaN
2016-03-07  NaN  NaN    1
2016-03-08  NaN  NaN    4

<强>更新

正如@Alexander指出的那样，如果我们有连续的非null元素，则会失败，更好的方法就是掩盖整个df，就像@Alexander一样：

In [101]:    
df = pd.DataFrame(index=pd.date_range('2016-03-01', '2016-03-08'), columns=list('ABC'))
df.iloc[2, 1] = 2
df.iloc[5, 1] = 3
df.iloc[7, 2] = 4
df.iloc[6, 1] = 3
df

Out[101]:
              A    B    C
2016-03-01  NaN  NaN  NaN
2016-03-02  NaN  NaN  NaN
2016-03-03  NaN    2  NaN
2016-03-04  NaN  NaN  NaN
2016-03-05  NaN  NaN  NaN
2016-03-06  NaN    3  NaN
2016-03-07  NaN    3  NaN
2016-03-08  NaN  NaN    4

In [102]:
df[(df.shift(-1).notnull()) & (df.isnull())] = 1
df

Out[102]:
              A    B    C
2016-03-01  NaN  NaN  NaN
2016-03-02  NaN    1  NaN
2016-03-03  NaN    2  NaN
2016-03-04  NaN  NaN  NaN
2016-03-05  NaN    1  NaN
2016-03-06  NaN    3  NaN
2016-03-07  NaN    3    1
2016-03-08  NaN  NaN    4

Answer 3

for col in df:
    df[col].loc[(df[col].shift(-1).notnull()) & (df[col].isnull())] = 1

>>> df
              A    B    C
2016-03-01  NaN  NaN  NaN
2016-03-02  NaN    1  NaN
2016-03-03  NaN    2  NaN
2016-03-04  NaN  NaN  NaN
2016-03-05  NaN    1  NaN
2016-03-06  NaN    3  NaN
2016-03-07  NaN  NaN    1
2016-03-08  NaN  NaN    4

DataFrame回填具有特定值

设置

3 个答案: